原创 石页粑粑 来自zxsk的码农 2020-09-28 06:18 一、GCViewer介绍 业界较为流行分析GC日志的两个工具——GCViewer、GCEasy。GCEasy部分功能还是要收费的，今天笔者给大家介绍一下GCViewer的使用与功能点。 二、GCViewer 使用 2.1 编译 首
现象： controller节点与其他两个broker的通信失败。公网ip，宿主机ip，服务名，各种网络方式，都无法成功。 两点提示： 1.bug原因：因为单机内存不够用，设置了较低的 KAFKA_HEAP_OPTS 参数值128M，导致broker通信失败！ 2.kafka容器启动中，增加 BIT
简单对比下sqlserver on windows与linux的特点，发现新的继续添加 对比项sqlserver on windowssqlserver on Linux备注费用需要windows license开源，可使用免费的OS 功能齐全，企业版包含所有功能较少，企业版功能也不齐全 安装包大小
1. 前文 搭建了一套有多台主机的局域网环境，不完全考虑安全性的情况下，为方便管理局域网内主机，配置SSH免密登录，因主机较多，前阵子针对配置ssh免密和取消ssh免密功能单独写了脚本来自动化批量部署，现把两个功能封装在一起做成交互式程序 2.实现代码 #!/bin/bash #Author:cos
https://www.cnblogs.com/zhang-ding-1314/p/16199682.html 修改密码需要在es启动,并cd到es的bin目录下执行： 1.重置密码并在控制台显示新密码（密码是自动生成的复杂度较高） ./elasticsearch-reset-password -u
https://www.zhihu.com/people/keen-wang 前言 声明：此文为本人历史笔记的整理，文章实际撰写时间为2021年2月份，所以本中所使用的相关组件版本较老。此文是通过压力测试以理解MinIO在当前硬件条件下能提供的性能，以及相关的资源消耗情况。转载请注明出处，谢谢! 前
9.2 TiFlash 架构与原理 相比于行存，TiFlash 根据强 Schema 按列式存储结构化数据，借助 ClickHouse 的向量化计算引擎，带来读取和计算双重性能优势。相较于普通列存，TiFlash 则具有实时更新、分布式自动扩展、SI（Snapshot Isolation）隔离级别读
https://tidb.net/book/tidb-monthly/2022/2022-07/usercase/tidb-v5-1-2 前言 笔者最近在一个银行项目中做 PoC 测试，由于客户选择了使用 TiDB 数据库，于是笔者在 TiDB 中选择了一个相对稳定并且 bug 较少的版本：TiD
前言 K8S 性能优化系列文章，本文为第三篇：Kubernetes 大型集群 CIDR 配置最佳实践。 系列文章： 《K8S 性能优化 - OS sysctl 调优》 《K8S 性能优化 - K8S APIServer 调优》 CIDR 配置 在安装大型集群或将现有的集群扩展到较大规模时，在安装集群
大家好，我是沙漠尽头的狼。 在 [Dotnet9](https://dotnet9.com) 上线在线小工具和小游戏后，服务器的压力感觉挺大的，打开25个页面，内存占用170MB左右，CPU保持在60~70%，看来Server真不适合搞这类交互较多的程序（服务器配置：2核4G内存），所以站长加急上线
## 前言 在讲述之工厂方法模式前，我们来先了解简单工厂模式，简单工厂模式是最简单的设计模式之一，它虽然不属于GoF的23种设计模式，但是应用也较为频繁，同时它也是学习其他创建型模式的基础。下面我们来先了解下简单工厂模式，然后针对它的缺点来引出工厂方法模式。 ## 简单工厂模式定义 **简单工厂模式
前言 相信很多同学对MongoDB这个非关系型数据库都应该挺熟悉的，在一些高性能、动态扩缩容、高可用、海量数据存储、数据价值较低、高扩展的业务场景下MongoDB可能是我们的首选，因为MongoDB通常能让我们以更低的成本解决问题（包括学习、开发、运维等成本）。接下来的一个月博主将会从基础出发，编写
2023年7月18日Meta开源了Llama2，在2万亿个Token上训练，可用于商业和研究，包括从7B到70B模型权重、预训练和微调的代码。相比Llama1，Llama2有较多提升，评估结果如下所示： 基于Llama2模型的开源模型如下所示： 1.WizardCoder Python V1.0 h
虽然Llama2的预训练数据相对于第一代LLaMA扩大了一倍，但是中文预训练数据的比例依然非常少，仅占0.13%，这也导致了原始Llama2的中文能力较弱。为了能够提升模型的中文能力，可以采用微调和预训练两种路径，其中： 微调需要的算力资源少，能够快速实现一个中文Llama的雏形。但缺点也显而易见，
本文从零开始介绍了游戏推荐项目的发展历程，阐述了大型项目建设中遇到的业务与架构问题以及开发工程师们的解决方案，描绘了游戏推荐项目的特点以及业务发展方向，有着较好的参考与借鉴意义。
摘要：本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 前言 Blazor 是一个相对较新的框架，用于构建具有 .NET 强大功能的交互式客户端 Web UI。一个常见的用例是将现有的 Excel 文件导入 Blazo
本文由葡萄城技术团队原创并首发。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 前言 微信小程序相信大家都用过，相较于APP，微信小程序的优势在于其便捷性，只需要下载一个微信就可以访问所有的小程序，因此许多开发者也逐渐将自己开发的系统部署到微信小程序上以供
一、BIO(Blocking I/O) BIO，同步阻塞IO模型，应用程序发起系统调用后会一直等待数据的请求，直至内核从磁盘获取到数据并拷贝到用户空间； 在一般的场景中，多线程模型下的BIO是成本较低、收益较高的方式。但是，如果在高并发的场景下，过多的创建线程，会严重占据系统资源，降低系统对外界响应
NMS（non maximum suppression）即非极大值抑制，广泛应用于传统的特征提取和深度学习的目标检测算法中。 NMS原理是通过筛选出局部极大值得到最优解。 在2维边缘提取中体现在提取边缘轮廓后将一些梯度方向变化率较小的点筛选掉，避免造成干扰。 在三维关键点检测中也起到重要作用，筛选掉特征中非局部极值
py2neo 目前不支持 neo4j 5.X,Neo4j Driver for Python是官方提供的驱动程序，提供了与Neo4j数据库进行通信的基本功能，如果你更倾向于底层的控制，或者你的项目对性能要求较高。而py2neo则提供了更多的功能和便利性，以简化与Neo4j数据库的交互，更高级的抽象和便利性，以及一些附加的功能。选择哪个库取决于您的具体需求和偏好。
